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  3. Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
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Exercise

下準備をしよう

次の演習では、Indian Liver Patient データセットに対して学習した bagging 分類器の OOB 精度とテストセット精度を比較します。

sklearn では、インスタンス化時にパラメータ oob_score を True に設定すると、アンサンブル分類器の OOB 精度を評価できます。分類器の学習後、対応するインスタンスの .oob_score_ 属性から OOB 精度を取得できます。

この環境には、sklearn.tree から DecisionTreeClassifier クラスが用意されています。

Instructions

100 XP

  • sklearn.ensemble から BaggingClassifier をインポートします。

  • min_samples_leaf を 8 に設定して DecisionTreeClassifier をインスタンス化します。

  • 50 本の木からなる BaggingClassifier をインスタンス化し、oob_score を True に設定します。